R语言自然语言处理：关键词提取（TF-IDF）
作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R/Python），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》、《文本数据挖掘——基于R语言》（《文本数据挖掘 基于R语言 ...
原文：Python自然语言处理---TF-IDF模型
一. 信息检索技术简述 信息检索技术是当前比较热门的一项技术，我们通常意义上的论文检索，搜索引擎都属于信息检索的范畴。信息检索的问题可以抽象为：在文档集合D上，对于关键词w w k 组成的查询串q，返回一个按查询串q和文档d匹配度relevance q,d 排序的相关文档列表D。 经典的信息检索模型包括布尔模型，向量模型，TF IDF模型。布尔模型以集合的布尔运算为基础，查询效率高，但模型过于简单 ...
2017-02-22 20:08 4 11700 推荐指数：
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